利用客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志數據研究客戶(hù)需求和服務(wù)設計

【論文關(guān)鍵詞】客戶(hù)服務(wù)　客戶(hù)需求　訪(fǎng)問(wèn)者　日志數據　客戶(hù)關(guān)系管理　客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)　　【論文摘要】在技術(shù)環(huán)境迅速變化的今天,產(chǎn)品不斷更新?lián)Q代,顧客的需要隨時(shí)可能變化,但不管顧客需要什么產(chǎn)品,企業(yè)成功的秘訣在于與顧客維系有利可圖的關(guān)系。特別對于像銀行這類(lèi)服務(wù)收益日益增長(cháng)、競爭焦點(diǎn)轉向客戶(hù)服務(wù)的企業(yè),為了維持客戶(hù),需要不斷地采用先進(jìn)的技術(shù)手段,增加和改善服務(wù)渠道,從傳統的等待顧客上門(mén)的面對面服務(wù)到自動(dòng)柜員機、電話(huà)銀行、網(wǎng)上銀行、移動(dòng)手機銀行、汽車(chē)銀行和24小時(shí)自助銀行等,正是轉向服務(wù)競爭的具體體現�！　≡诩夹g(shù)環(huán)境迅速變化的今天，產(chǎn)品不斷更新?lián)Q代，顧客的需要隨時(shí)可能變化，但不管顧客需要什么產(chǎn)品，企業(yè)成功的秘訣在于與顧客維系有利可圖的關(guān)系。特別對于像銀行這類(lèi)服務(wù)收益日益增長(cháng)、競爭焦點(diǎn)轉向客戶(hù)服務(wù)的企業(yè)，為了維持客戶(hù)，需要不斷地采用先進(jìn)的技術(shù)手段，增加和改善服務(wù)渠道，從傳統的等待顧客上門(mén)的面對面服務(wù)到自動(dòng)柜員機、電話(huà)銀行、網(wǎng)上銀行、移動(dòng)手機銀行、汽車(chē)銀行和24小時(shí)自助銀行等，正是轉向服務(wù)競爭的具體體現�！　∫话闫髽I(yè)均知道維系客戶(hù)非常重要，在服務(wù)手段的科技化方面投人不斷增加，然而在如何運用信息技術(shù)輔助設計客戶(hù)服務(wù)，挖掘客戶(hù)需求方面，則普遍顯得欠缺。多數的企業(yè)研究客戶(hù)需求，設計服務(wù)產(chǎn)品所采用的方式或者說(shuō)創(chuàng )意的獲得，主要靠參考別人的經(jīng)驗或少數人員的創(chuàng )意�！　∥覀兗热豢梢酝ㄟ^(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段增加服務(wù)渠道，為什么不能通過(guò)數據分析技術(shù)，有序地從客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)數據中挖掘出更多的客戶(hù)需求價(jià)值呢?近年來(lái)，筆者在研究數據挖掘和客戶(hù)關(guān)系管理系統過(guò)程中，結合網(wǎng)站的商業(yè)目標，將這些用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為軌跡與具體內容進(jìn)行動(dòng)態(tài)統計分析，揭示了包含在這些數字之中的一些具有商業(yè)價(jià)值的商業(yè)智能(Busines，xntelligenee)，并將他們用于科學(xué)的、有的放矢的服務(wù)創(chuàng )新之中。本文介紹的就是其中的部分結果，供設計客戶(hù)服務(wù)產(chǎn)品或者從事技術(shù)開(kāi)發(fā)的同行參考�！　　叭诉^(guò)留名，雁過(guò)留聲”。每一個(gè)網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者，在從網(wǎng)站中獲取信息的同時(shí)，無(wú)意中在網(wǎng)站的日志數據中留下了自己的足跡，這些數據構成了我們分析的基礎數據源。數據是絕對的，但其價(jià)值卻因企業(yè)商業(yè)目標和關(guān)注角度的差異而不同，因此，這里介紹的數據分析方式并不具備一般性含義。而且數據源并不限于網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)日志，例如對銀行來(lái)說(shuō)，金融POS、自動(dòng)柜員機、電話(huà)銀行系統中留下的客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志數據都是非常有價(jià)值的數據源。下面從4個(gè)層面簡(jiǎn)要介紹訪(fǎng)問(wèn)者行為信息中的商業(yè)含義以及挖掘客戶(hù)需求的思路�！　∫�、訪(fǎng)問(wèn)概要統計數據的商業(yè)意義分析　　無(wú)數的網(wǎng)站日志分析軟件都能提供關(guān)于服務(wù)器的瀏覽量、統計網(wǎng)站所有頁(yè)面和相關(guān)文件被顯示的次數、訪(fǎng)問(wèn)最多的網(wǎng)頁(yè)、客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)最頻繁的文件、訪(fǎng)問(wèn)者的IP分布、每日訪(fǎng)問(wèn)統計、每周每月等的統計結果。但多數業(yè)務(wù)決策人員無(wú)法直接理解包含在這些統計數據中的商業(yè)意義，而要正確理解包含在這些數據中的商業(yè)意義，必須結合企業(yè)自己的產(chǎn)品/服務(wù)和客戶(hù)進(jìn)行分析。下面通過(guò)舉例方式說(shuō)明一二:　　1.訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)時(shí)段分析　　結合IP地址和時(shí)段之間的關(guān)系，可以將來(lái)訪(fǎng)者大致的身份作一個(gè)基本的判斷。如按上班前、工作期間、下班后、節假日等，可以針對訪(fǎng)客的初步性質(zhì)安排合適的內容，如產(chǎn)品信息和廣告，因為一個(gè)人在不同時(shí)段的心理需求是不同的，而不同訪(fǎng)客在同一時(shí)段所關(guān)注的信息卻有更多的相似性。在大眾傳媒中，對時(shí)間觀(guān)念最強的電視和廣播，就非常注意為不同時(shí)段觀(guān)/聽(tīng)眾安排不同的節目和廣告，然而，在更可以充分利用電腦自動(dòng)處理能力的互聯(lián)網(wǎng)中，卻少見(jiàn)依據時(shí)間和地區的不同“播放”不同的推薦主題節目�！　�2.訪(fǎng)問(wèn)者地區分布分析　　通過(guò)將訪(fǎng)問(wèn)者的IP地址轉換為地理區間，可以分析出來(lái)訪(fǎng)者的大致地理分布范圍。二、表現形式對訪(fǎng)問(wèn)行為影響分析　　1.頁(yè)面詞匯分析　　通過(guò)統計訪(fǎng)問(wèn)者從超鏈接點(diǎn)擊的詞匯，可以分析各種用語(yǔ)之間的關(guān)系，從而改進(jìn)與客戶(hù)溝通的言語(yǔ)選擇，特別是進(jìn)行跨地區、跨文化推銷(xiāo)服務(wù)時(shí)，更顯得重要�！　�2.下面的分析可用于有序地促進(jìn)網(wǎng)頁(yè)設計的改進(jìn):　　(l)標題/超鏈接位置對促成點(diǎn)擊的影響分析　　(2)不同突顯展現方式對促成點(diǎn)擊的影響:不同突現方式，包括顏色、閃爍時(shí)間/周期、圖形、動(dòng)畫(huà)、移動(dòng)畫(huà)面對訪(fǎng)問(wèn)者點(diǎn)擊的影響　　(3)單一面上多亮點(diǎn)的干擾分析:多突顯因素造成的影響(干擾/降低、誘導/增強)　　將上面的這些分析結果結合那些根據模版、規則、數據庫自動(dòng)生成網(wǎng)頁(yè)的發(fā)布系統，可以構成一個(gè)自動(dòng)完善的智能網(wǎng)站系統。就像每個(gè)企業(yè)有其管理組織結構一樣，網(wǎng)站也有一定的組織結構。面對一個(gè)信息豐富龐雜的網(wǎng)站，如何使訪(fǎng)問(wèn)者快捷準確地看到他感興趣的信息，是網(wǎng)站在網(wǎng)頁(yè)設計及制作中應該解決的，這樣，網(wǎng)頁(yè)對訪(fǎng)問(wèn)者才具有吸引力�！　⊥ㄟ^(guò)建立一個(gè)自主維護網(wǎng)站(Ada西vewebsite，)，可以對不同類(lèi)型的目標用戶(hù)群體提供針對性信息和服務(wù)項目推介，讓訪(fǎng)問(wèn)者迅速獲得最感興趣的內容。在此基礎上，企業(yè)可以有目標地進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)，降低企業(yè)獲得用戶(hù)數據的成本;雖然已有不少網(wǎng)站宣傳能對用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)，但他們提供的服務(wù)通常是由用戶(hù)自己選擇喜歡的網(wǎng)站內容，然后根據其選項為其生成定制的內容，這種服務(wù)需要用戶(hù)的主觀(guān)參與，不僅參與率較低，而且不能保證其所填寫(xiě)內容的真實(shí)性。
　　三、內容聚類(lèi)、藕合、交易行為分析　　1.站在所有來(lái)訪(fǎng)用戶(hù)的立場(chǎng)來(lái)對內容進(jìn)行分類(lèi)　　根據多個(gè)用戶(hù)一次(一個(gè)注冊用戶(hù)或者一個(gè)IP的一次訪(fǎng)問(wèn))具有一定人數的相同內容組(多個(gè)uRL的集合)構成了訪(fǎng)問(wèn)者自然選擇產(chǎn)生的內容分組。從這些分組信息中提出共性，通過(guò)機器學(xué)習算法形成聚類(lèi)概念，并對內容按照用戶(hù)自然形成的概念進(jìn)行分類(lèi)和組織，以便用戶(hù)可以在最短的時(shí)間內全面獲得自己最關(guān)注的信息，去除冗余信息�！　�2.各類(lèi)內容之間的關(guān)聯(lián)分析　　通過(guò)分析各個(gè)內容組之間的特性異同了解內容的深層含義。從不同的內容分組中，服務(wù)設計人員可以分析出訪(fǎng)問(wèn)者內在的服務(wù)需求，特別是在正式推出和宣傳新創(chuàng )造的服務(wù)之前，更可以通過(guò)設計專(zhuān)門(mén)的內容進(jìn)行“現場(chǎng)觀(guān)察式”的調查�！　�3.訪(fǎng)問(wèn)序列中斷分析　　除了上述由用戶(hù)自然使用產(chǎn)生的內容分組外，有些內容訪(fǎng)問(wèn)序列是我們在設計某些交易時(shí)預先設計的，如購物過(guò)程中的多步流程，一個(gè)完整的購物活動(dòng)有5一6步驟，通過(guò)分析可以發(fā)現導致客戶(hù)流失的關(guān)鍵步驟。為了留住用戶(hù)，或者讓更多的客戶(hù)能自始至終完成服務(wù)項目，我們可以通過(guò)改進(jìn)導致客戶(hù)服務(wù)中斷的關(guān)鍵環(huán)節，并能通過(guò)分析數據了解改進(jìn)的效果�！　�4.內容誘導分析　　在成組的內容中進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)時(shí)序分析，如果有少數內容在若干用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)日志紀錄中，總是呈現在其它內容之前，在排除信息物理/邏輯呈現上的顯著(zhù)性影響外，則可以從這些成組的內容關(guān)聯(lián)之間發(fā)現誘導因素。利用誘導因素，可以設計出讓客戶(hù)易于理解和接受的某些新服務(wù)項目的推介方式，或者有針對性地設計服務(wù)項目�！　∷�、客戶(hù)分群分析　　考慮到服務(wù)成本，更出于維持穩定客戶(hù)群體的目的，服務(wù)項目的設計也不可能全面實(shí)現一對一服務(wù)產(chǎn)品，除非是網(wǎng)上自助式服務(wù)，通過(guò)基本的服務(wù)模塊，讓客戶(hù)自己設計和組合服務(wù)新產(chǎn)品。然而，通過(guò)對客戶(hù)進(jìn)行分群分析，有利于服務(wù)設計和利用客戶(hù)群之間的認同來(lái)增強客戶(hù)忠誠度。下面就是其中一些用于客戶(hù)分群的參考要素�！　�1.根據訪(fǎng)客行為之間的相似度對訪(fǎng)客進(jìn)行分組/群;　　2.根據可能提供服務(wù)/產(chǎn)品的區分度，對客戶(hù)進(jìn)行細分;　　3.各類(lèi)客戶(hù)之間的差別分析;4.從訪(fǎng)問(wèn)內容推斷/檢驗各類(lèi)客戶(hù)的深層需求及其在客戶(hù)心中重要性的排列;　　5.根據訪(fǎng)問(wèn)者的lP了解訪(fǎng)問(wèn)者的地理位置后，將主要文化因素作為輸人要素，可以分析出文化因素對服務(wù)的潛在影響;　　6.客戶(hù)群可能購買(mǎi)的產(chǎn)品/服務(wù)類(lèi)別或產(chǎn)品/服務(wù)組合分析;　　7.潛在需求分析�！　”疚牧信e的分析要素，只是筆者在研究和開(kāi)發(fā)過(guò)程中采用的一種分析方法，并正在通過(guò)軟件實(shí)現可以讓客戶(hù)服務(wù)設計人員使用的專(zhuān)家系統。對這方面有興趣希望深人了解的讀者，可以參考下面列出的參考文獻。希望了解算法的讀者，請同筆者聯(lián)系。參考文獻:1　MikePerkowitz，OrenEtzioni，AdaPtiveWebSites:ConeeptualClusterMining，ProeeedingsofU-CAI97，1997.2　MikePerkowitz，OrenEtzioni，AdaPtiveWebSites:anAlChallenge，ProeeedingsofIJCAI99，1999.3　王實(shí)，高文，李錦濤，Web數據挖掘，計算機科學(xué)ZO00Vol.27No.4JesusMeria，DataMiningYourWebsite，19994　劉明晶熊睛汐，網(wǎng)上證券交易客戶(hù)關(guān)系管理(cRM)系統，現代圖書(shū)情報技術(shù)，2001，1

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